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  <title>CCF-GAIR-2019 参会体验 | Zhang Yi</title>
  








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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">CCF-GAIR-2019 参会体验</h1>
        

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        <p><img src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20190712/5d286b2176da5.jpg?imageView2/2/w/740" alt=""> </p>
<p>这是第二次去CCF-GAIR，第二年，第二次，可以看清很多东西，比如教授的ppt会重复，比如干货在什么时候产出不重要，在什么时候听什么时候传播才是发挥价值的时候；第一次听的时候会觉得接触了新世界；第二次听就是，哦，我懂。失去了初学者的乐趣。</p>
<p>总之这是一场大型的大佬social，渣渣打酱油的会议。好在亲眼见了两个idol，周明和杨强。</p>
<a id="more"></a>
<p>去年参会体验链接：<a href="http://codewithzhangyi.com/2018/07/10/%E5%8F%82%E5%8A%A0CCF-GAIR-2018-%E7%9A%84%E4%BD%93%E9%AA%8C%E6%80%BB%E7%BB%93/">CCF-GAIR-2018 参会体验</a> </p>
<p>今年不打算像去年那样什么都写一点了，打算只写点与NLP相关的东西。但是说实话，相关会场的也不多。虽然没有专门的NLP会场，但是旁听其他会场后还是有一些NLP的影子，比如：平安的智能HR，科大讯飞的智能批作业，微众银行的智能风控，其它的还有智能舆情监控，智能客服，搜索引擎等等。我打算只写周明老师的分享会观后感。周明老师是我的爱豆~ 做NLP的应该无人不知无人不晓了吧。也不打算抄着雷锋网的笔记了，先上一篇雷锋网总结的笔录：<a href="https://www.leiphone.com/news/201907/djMxwOkOO5u4sf6O.html" target="_blank" rel="noopener">周明：自然语言处理的未来之路 | CCF-GAIR 2019</a> </p>
<p><img src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20190712/5d286eda429a6.jpg?imageView2/2/w/740" alt=""> </p>
<h3 id="题目：自然语言处理的未来之路-演讲人：周明"><a href="#题目：自然语言处理的未来之路-演讲人：周明" class="headerlink" title="题目：自然语言处理的未来之路 | 演讲人：周明"></a>题目：自然语言处理的未来之路 | 演讲人：周明</h3><p>分享的前期的NLP科普和发展史略过，周明老师对于NLP的现状和未来发展的看法：过去40年，自然语言基本上经历了从规则到统计，到现在的神经网络。相比过去，目前可以说是自然语言处理最黄金的时期，在很多领域都取得了突破性的进展。但我们审慎地看到神经网络自然语言处理过度依赖计算资源和数据，在建模、推理和解释方面还存在许多的不足。目前存在的问题：</p>
<ul>
<li><p><strong>第一个是无休止的计算资源的军备竞赛。</strong><br>这个比较好理解，在目前的NLP的比赛里，资源相争还是一大潮流，大家喜欢把注压在机器性能提升上。周博士原话：现在大家都用大规模的机器训练，同样的算法，只要训练速度快，就可以快速迭代，然后你的水平就比别人高。与之同时，当然也特别耗资源，许多模型一训练可能要好几天或者好几万美金。有时候它管事，但有时候也不管事。</p>
</li>
<li><p><strong>第二个是过度依赖数据。</strong><br>首先你要标数据，标注的代价是非常大的。其次，数据有隐含歧视的问题，通过数据分析，可能会得到歧视性的结果。另外数据有偏差，数据在标注的时候请人标注，人都是偷懒的，想最简单的方法去标注，结果标注的数据千篇一律，基于这样的数据学的模型也只能解决标注的数据，拿到真实任务上由于跟你标注分布不一样，所以根本不好使。比如说我们做Q&amp;A问答系统，我们在所有的问答里面都假设是第一名，但到了搜索引擎上有很多简单的问题都解决不好。此外，还有数据隐私保护等等问题。</p>
</li>
</ul>
<p>再看目前使用神经网络处理的三种典型任务，如果解决的好，自然语言的任务就基本OK了：</p>
<ul>
<li>Rich resource 比如机器翻译任务，上下文，还未能真正做到歧义消解，人类知识的借鉴</li>
<li>Low resource 没什么语料的任务，学起来很难，因此要借力：<ul>
<li>transfer learning 迁移学习，NLP的新范式：预训练+细调：<br>我们可以针对大规模的语料，提前训练好一个模型，这个模型既代表了语言的结构信息，也有可能代表了所在领域甚至常识的信息，只不过我们看不懂。加上我们未来的预定的任务，这个任务只有很小的训练样本，把通过大训练样本得到的预训练模型，做到小训练样本上，效果就得到了非常好的提升。</li>
<li>cross-lingual learning 跨语言学习</li>
<li>unsupervised 无监督</li>
<li>prior knowledge; human role 先验规则；字典；人的强化学习</li>
<li>利用种子进行迭代学习，比如我有一个小辞典，有几条规则，有几条双语，我能不能用它当做一个引子，做一个冷启动，启动之后再迭代改进。</li>
</ul>
</li>
<li>Multi-turn task 多轮任务，例如智能客服，涉及语义分析，指代消解，省略部分补充等任务<br>目前的情况/劣势：<ul>
<li>缺乏常识&amp;推理<br>推理是要做很多事情。第一是要了解上下文，说过什么话，答过什么问题，干过什么事都要存储起来，记忆起来。第二是各种各样的知识要用起来。第三才是推理的部分，这里面涉及到语义分析、上下文的指代消解、省略消解。最后，还有就是可解释的问题，如果你的推理不可解释的话，那就没有人会相信，导致你的系统无法进行进一步的推进。</li>
<li>前后不一致：时间、空间、逻辑不一致</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><img src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20190713/5d299f93a2708.png?imageView2/2/w/740" alt=""> </p>
<p>未来的方向，可解释的，有知识的，有道德的，可自我学习的NLP，从现存的实际任务出发。</p>
<p>周明老师总结了NLP的未来之路主要有6个角度非常重要：计算机的能力，数据，模型，人才，合作，应用。</p>
<p>很多周明教授提到的问题其实我之前都有遇到过，但是当时想法就是，该怎么解决，结果就是花好大力气都只提升很小甚至没有提升，后来才发现这是行业内的问题。因此应该多借鉴他人在遇到问题时的情况，当时无知以为是只有自己才遇到了这些问题，钻在里面就不出来，这样收效甚微。</p>
<h3 id="写在会后"><a href="#写在会后" class="headerlink" title="写在会后"></a>写在会后</h3><ol>
<li><p>虽然NLP是研究和发展了好多年，但我还是觉得这是很年轻的技术，谈不上成熟，因此还有很多可以研究和探索的地方，难度也是可想而知的，但是莫名地对有提升空间的东西感兴趣，这样对初学者也比较友好，追赶难度小。</p>
</li>
<li><p>这种会议最好是带着问题去，不然收获不了什么。无论哪种学习形式，有人分享的场合里，首先了解分享概要和分享方向，将其与自己的知识体系做匹配，又不相关又不感兴趣的，无论人家在讲什么，听者都是浪费时间。而刚好与自己的研究方向匹配的分享会里，最好是带着自己已有的思考进去，不然错过台上的人在讲什么也是分分钟的事。</p>
<p>就我本身来说，很想有人告诉我在NLP领域，做什么技术或者做什么项目是政治正确学术正确的选择，然而大家都忙着发展自己的项目打自己的广告，没有人想为你的选择负责，至于自己真正具体要做什么，还是要靠自己来判断。会议上分享来分享去的东西，甚至都是动动手指谷歌百度知乎能告诉你的东西，那么亲临现场的意义到底在哪里？有一个氛围强迫自己接收信息？No idea yet. 再说穿一点就是，有什么东西是这个会议能给你的而搜索引擎不能给你的，而你在会场拿到这个东西了吗？</p>
</li>
<li><p>有时候，做新东西没有做有用的东西来的有意义。招不在新，管用就行。</p>
</li>
</ol>
<h3 id="Think-Out-of-The-Box"><a href="#Think-Out-of-The-Box" class="headerlink" title="Think Out of The Box"></a>Think Out of The Box</h3><p>下面结合自己的经历和工作内容聊聊NLP的一些落地方向和自己想做的东西。思考的方向大致从三个方向：</p>
<ul>
<li>物联网下的NLP应用</li>
<li>跨领域的NLP应用</li>
<li>NLP Trend</li>
</ul>
<h4 id="1-物联网下的NLP应用"><a href="#1-物联网下的NLP应用" class="headerlink" title="1. 物联网下的NLP应用"></a>1. 物联网下的NLP应用</h4><p>因为从事于物联网的智能家居行业，对这方面的应用还是比较感兴趣的。主要聊聊两个已经在工业界发育的比较好的项目：<strong>语音助手和智能客服</strong> 。甚至两者有很多可以交叉的地方。</p>
<h5 id="语音交互-语音助手"><a href="#语音交互-语音助手" class="headerlink" title="语音交互 / 语音助手"></a>语音交互 / 语音助手</h5><p>首先，为什么要做语音助手呢，尤其在各大厂已经出品优秀成熟的智能音箱/语音助手（小爱同学，微软小冰，Alexa，Siri等等）之后，为什么还要自己做呢？这里首先想澄清，这里提到的做语音助手是在很垂直领域的一个小功能模块。就是在智能家居小家电生态的语音交互功能，例如控制设备，预约操作，或是设备联动自动化设置等等。而不是从头开始重新做一个小爱同学，那样是以卵击石的自杀行为。</p>
<p>因为本身这些网关、开关、传感器等设备是公司生产的主力产品，因此在与用户最直接的语音沟通交互时，应该把真实的语音交互文本数据拿到，根据实际场景将交互做的更加智能便捷。</p>
<p>需要说明的几点：</p>
<ul>
<li>垂直领域，在智能家居，语音交互应该是人机交互的主流，作为一家智能家居生态公司，语音交互是必不可少的技术积累，而这些文本数据或者是设备信息，都是其它公司很少有的。</li>
<li>做辅助，只做自己该做的，只做自己擅长的，嵌入式语音交互不花力气在聊天上，而是聚焦在产品使用，控制，联动等功能上。使得原先只能在app上触屏交互增加新的交互方式。</li>
<li>前期可能基于大量的规则约束，为了铺开交互渠道，好用有用就行。</li>
</ul>
<p>如此以来，当使用率上升，市场扩张，可收到大量的产品升级需求等反馈时，可以增加语音助手的辅助功能，例如：</p>
<ul>
<li>使用介绍</li>
<li>预约家电</li>
<li>控制家电</li>
<li>智能问答</li>
<li>聊天</li>
<li>自动化配置</li>
</ul>
<h5 id="智能问答-搜索引擎"><a href="#智能问答-搜索引擎" class="headerlink" title="智能问答 / 搜索引擎"></a>智能问答 / 搜索引擎</h5><p>还是一样的，首先明确为什么要做这个智能客服，在其它公司可能已经有更成熟的落地技术的情况下，为什么？What’s the difference here?</p>
<p>首先因为物联网的科普还需要一段时间，比如智能家居的普及，还需要3-5年，而普及的过程中少不了询问产品的信息，使用的方法，能实现的场景等等。这些都是与公司强相关的业务，也利用公司产品的推广。有些事情不是别人在做了而收手，决定该不该做这件事的基础，应该是你在什么位置上，你有没有这个使命去将这件事做好。</p>
<p>笔记备注：</p>
<ul>
<li>对检索query的理解</li>
<li>文本改写</li>
<li>纠错</li>
<li>用户搜索意图</li>
<li>知识图谱/知识挖掘，用于提升智能问答体验</li>
</ul>
<p>直接做<strong>语音客服机器人</strong> ，涉及多轮对话。</p>
<ul>
<li>订单处理，真实场景</li>
<li>产品推荐</li>
<li>配送服务查询，产品使用科普</li>
</ul>
<h4 id="2-跨领域的NLP应用"><a href="#2-跨领域的NLP应用" class="headerlink" title="2. 跨领域的NLP应用"></a>2. 跨领域的NLP应用</h4><p>跨领域的应用可能是与其它方向结合，比如与CV结合的看图说话。但是这相当于，处理二手信息，CV图像获取第一手信息，再根据图像获取的信息里处理第二手信息。暂时除了好玩没有找到特别强的应用实现理由，因为语音交互已经是很强的交互行为了。</p>
<p>另一个说法可以是跨部门的应用，向公司的其它部门提供平台服务：</p>
<ul>
<li>商品搜索，商品推荐</li>
<li>需求管理/other 可视化</li>
</ul>
<h4 id="3-NLP-Trend"><a href="#3-NLP-Trend" class="headerlink" title="3. NLP Trend"></a>3. NLP Trend</h4><ul>
<li>平台搭建模块</li>
<li>打比赛</li>
<li>Fine-tune，transfer learning</li>
</ul>
<p>暂时想到这么多，那就先写到这里吧。</p>

      
    </div>
    
    
    

    

    
      <div>
        <div style="padding: 10px 0; margin: 20px auto; width: 90%; text-align: center;">
  <div>打赏2块钱，帮我买杯咖啡，继续创作，谢谢大家！☕~</div>
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        <img id="wechat_qr" src="/images/wechat.png" alt="ZhangYi WeChat Pay"/>
        <p>WeChat Pay</p>
      </div>
    

    

    

  </div>
</div>

      </div>
    

    

    <footer class="post-footer">
      
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            <a href="/tags/NLP/" rel="tag"># NLP</a>
          
            <a href="/tags/ccf/" rel="tag"># ccf</a>
          
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              <a href="/2019/06/19/word2vec/" rel="next" title="word2vec">
                <i class="fa fa-chevron-left"></i> word2vec
              </a>
            
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            Table of Contents
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          <li class="sidebar-nav-overview" data-target="site-overview-wrap">
            Overview
          </li>
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              <img class="site-author-image" itemprop="image"
                src="/images/avatar.jpg"
                alt="ZhangYi" />
            
              <p class="site-author-name" itemprop="name">ZhangYi</p>
              <p class="site-description motion-element" itemprop="description">花时间做那些别人看不见的事~！</p>
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              <div class="post-toc-content"><ol class="nav"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#题目：自然语言处理的未来之路-演讲人：周明"><span class="nav-text">题目：自然语言处理的未来之路 | 演讲人：周明</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#写在会后"><span class="nav-text">写在会后</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#Think-Out-of-The-Box"><span class="nav-text">Think Out of The Box</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#1-物联网下的NLP应用"><span class="nav-text">1. 物联网下的NLP应用</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-5"><a class="nav-link" href="#语音交互-语音助手"><span class="nav-text">语音交互 / 语音助手</span></a></li><li class="nav-item nav-level-5"><a class="nav-link" href="#智能问答-搜索引擎"><span class="nav-text">智能问答 / 搜索引擎</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#2-跨领域的NLP应用"><span class="nav-text">2. 跨领域的NLP应用</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#3-NLP-Trend"><span class="nav-text">3. NLP Trend</span></a></li></ol></li></ol></div>
            

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        <div class="copyright">&copy; 2018 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
  <span class="with-love">
    <i class="fa fa-"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">ZhangYi</span>

  
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  <div class="footer-custom">All content under <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/">CC BY-NC-ND 4.0</a></div>

        
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    // Popup Window;
    var isfetched = false;
    var isXml = true;
    // Search DB path;
    var search_path = "search.xml";
    if (search_path.length === 0) {
      search_path = "search.xml";
    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
      isXml = false;
    }
    var path = "/" + search_path;
    // monitor main search box;

    var onPopupClose = function (e) {
      $('.popup').hide();
      $('#local-search-input').val('');
      $('.search-result-list').remove();
      $('#no-result').remove();
      $(".local-search-pop-overlay").remove();
      $('body').css('overflow', '');
    }

    function proceedsearch() {
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
      $('.popup').toggle();
      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
      $localSearchInput.focus();
    }

    // search function;
    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
      'use strict';

      // start loading animation
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
          '<div id="search-loading-icon">' +
          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
          '</div>' +
          '</div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');

      $.ajax({
        url: path,
        dataType: isXml ? "xml" : "json",
        async: true,
        success: function(res) {
          // get the contents from search data
          isfetched = true;
          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
            return {
              title: $("title", this).text(),
              content: $("content",this).text(),
              url: $("url" , this).text()
            };
          }).get() : res;
          var input = document.getElementById(search_id);
          var resultContent = document.getElementById(content_id);
          var inputEventFunction = function() {
            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
            if (keywords.length > 1) {
              keywords.push(searchText);
            }
            var resultItems = [];
            if (searchText.length > 0) {
              // perform local searching
              datas.forEach(function(data) {
                var isMatch = false;
                var hitCount = 0;
                var searchTextCount = 0;
                var title = data.title.trim();
                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
                var indexOfTitle = [];
                var indexOfContent = [];
                // only match articles with not empty titles
                if(title != '') {
                  keywords.forEach(function(keyword) {
                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
                      var wordLen = word.length;
                      if (wordLen === 0) {
                        return [];
                      }
                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
                      if (!caseSensitive) {
                        text = text.toLowerCase();
                        word = word.toLowerCase();
                      }
                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
                        index.push({position: position, word: word});
                        startPosition = position + wordLen;
                      }
                      return index;
                    }

                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
                  });
                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
                    isMatch = true;
                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
                  }
                }

                // show search results

                if (isMatch) {
                  // sort index by position of keyword

                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
                        return itemRight.position - itemLeft.position;
                      } else {
                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
                      }
                    });
                  });

                  // merge hits into slices

                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
                    var item = index[index.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    var hits = [];
                    var searchTextCountInSlice = 0;
                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
                      if (word === searchText) {
                        searchTextCountInSlice++;
                      }
                      hits.push({position: position, length: word.length});
                      var wordEnd = position + word.length;

                      // move to next position of hit

                      index.pop();
                      while (index.length != 0) {
                        item = index[index.length - 1];
                        position = item.position;
                        word = item.word;
                        if (wordEnd > position) {
                          index.pop();
                        } else {
                          break;
                        }
                      }
                    }
                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
                    return {
                      hits: hits,
                      start: start,
                      end: end,
                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
                    };
                  }

                  var slicesOfTitle = [];
                  if (indexOfTitle.length != 0) {
                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
                  }

                  var slicesOfContent = [];
                  while (indexOfContent.length != 0) {
                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    // cut out 100 characters
                    var start = position - 20;
                    var end = position + 80;
                    if(start < 0){
                      start = 0;
                    }
                    if (end < position + word.length) {
                      end = position + word.length;
                    }
                    if(end > content.length){
                      end = content.length;
                    }
                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
                  }

                  // sort slices in content by search text's count and hits' count

                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
                    } else {
                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
                    }
                  });

                  // select top N slices in content

                  var upperBound = parseInt('1');
                  if (upperBound >= 0) {
                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
                  }

                  // highlight title and content

                  function highlightKeyword(text, slice) {
                    var result = '';
                    var prevEnd = slice.start;
                    slice.hits.forEach(function (hit) {
                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
                      var end = hit.position + hit.length;
                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
                      prevEnd = end;
                    });
                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
                    return result;
                  }

                  var resultItem = '';

                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
                  } else {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
                  }

                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
                      "...</p>" + "</a>";
                  });

                  resultItem += "</li>";
                  resultItems.push({
                    item: resultItem,
                    searchTextCount: searchTextCount,
                    hitCount: hitCount,
                    id: resultItems.length
                  });
                }
              })
            };
            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
            } else if (resultItems.length === 0) {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
            } else {
              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
                } else {
                  return resultRight.id - resultLeft.id;
                }
              });
              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
              resultItems.forEach(function (result) {
                searchResultList += result.item;
              })
              searchResultList += "</ul>";
              resultContent.innerHTML = searchResultList;
            }
          }

          if ('auto' === 'auto') {
            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
          } else {
            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
            input.addEventListener('keypress', function (event) {
              if (event.keyCode === 13) {
                inputEventFunction();
              }
            });
          }

          // remove loading animation
          $(".local-search-pop-overlay").remove();
          $('body').css('overflow', '');

          proceedsearch();
        }
      });
    }

    // handle and trigger popup window;
    $('.popup-trigger').click(function(e) {
      e.stopPropagation();
      if (isfetched === false) {
        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
      } else {
        proceedsearch();
      };
    });

    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
    $('.popup').click(function(e){
      e.stopPropagation();
    });
    $(document).on('keyup', function (event) {
      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
        $('.search-popup').is(':visible');
      if (shouldDismissSearchPopup) {
        onPopupClose();
      }
    });
  </script>





  

  

  

  
  

  
  


  

  

</body>
</html>
